统计学方法与数据分析引论 下 原书第5版PDF电子书下载

下册 583

第六部分 数据分析：回归方法和模型的建立第十一章　线性回归和相关 583

11.1 引言和案例 583

11.2 估计模型中的参数 592

11.3 回归参数的推断 612

11.4 利用回归预测新的y值 623

11.5 线性回归中拟合不足的考察 633

11.6 逆回归问题（校准） 640

11.7　相关 649

11.8 小结 660

重要公式 661

补充练习 663

第十二章 多元回归与一般线性模型 679

12.1 引言和案例 679

12.2 一般线性模型 688

12.3 估计多元回归系数 690

12.4 多元回归中的推断 713

12.5 回归系数子集的检验 726

12.6 用多元回归进行的预测 736

12.7 比较几条回归线的斜率 741

12.8　Logistic回归 747

12.9 多元回归的一些理论结果（任选） 756

12.10　小结 759

重要公式 760

补充练习 761

第十三章　多元回归续论 781

13.1 引言和案例 781

13.2 变量的挑选（第一步） 784

13.3 模型形式的确定（第二步） 806

13.4 模型假设的检查（第三步） 840

13.5 小结 866

重要公式 867

补充练习 867

第七部分　试验设计与方差分析 923

第十四章 试验和研究的设计概念 923

14.1 引言 923

14.2　研究的类型 924

14.3 设计的试验：术语 925

14.4 控制试验误差 929

14.5 试验单元对处理的随机化 934

14.6 确定重复试验的次数 938

14.7 小结 942

第十五章 标准设计的方差分析 948

15.1 引言和案例 948

15.2 单因子的完全随机化设计 951

15.3 随机化完全区组设计 955

15.4　拉丁方设计 974

15.5 完全随机化设计中的因子处理结构 988

15.6 随机化完全区组设计中的因子处理结构 1014

15.7 处理差异的估计和处理均值的比较 1016

15.8 小结 1023

重要公式 1023

补充练习 1024

第十六章　协方差分析 1048

16.1 引言和案例 1048

16.2 具有一个协变量的完全随机化设计 1051

16.3 外推问题 1064

16.4 多维协变量和更复杂的设计 1068

16.5 小结 1077

补充练习 1077

第十七章　一些固定效应、随机效应和混合效应模型的方差分析 1083

17.1 引言和案例 1083

17.2 具有随机处理效应的单因子试验：随机效应模型 1086

17.3 随机效应模型的扩充 1091

17.4 混合效应模型 1100

17.5 计算期望均方的规则 1110

17.6 套抽样和裂区设计 1121

17.7 小结 1132

补充练习 1132

第十八章 重复测量与交叉设计 1139

18.1 引言和案例 1139

18.2 有重复观测的单因子试验 1144

18.3 一个因子有重复观测的两因子试验 1146

18.4 交叉设计 1157

18.5 小结 1161

补充练习 1161

第十九章　一些非平衡设计的方差分析 1168

19.1 引言和案例 1168

19.2 有一个或多个缺失观察值的随机化区组设计 1170

19.3 有缺失数据的拉丁方设计 1176

19.4 平衡不完全区组（BIB）设计 1181

19.5 小结 1191

重要公式 1192

补充练习 1193

第二十章　分析结果的传达和备案 1198

20.1 引言 1198

20.2 做好传达沟通工作所面临的困难 1198

20.3 传达的障碍：图形的歪曲 1200

20.4 传达的障碍：有偏抽样 1203

20.5 传达的障碍：样本容量 1205

20.6 为统计分析准备数据 1206

20.7 统计分析的指导原则和报告 1209

20.8 文档和结果的保存 1210

20.9 小结 1211

补充练习 1211

附录统计表 1212

参考文献 1281

索引 1286

译后记 1305